Nous présentons un nouveau cadre basé sur les graphes pour la synthèse abstraite des discours de réunion qui est entièrement non supervisé et ne repose sur aucune annotation. Notre travail combine les forces de plusieurs approches récentes tout en corrigeant leurs faiblesses. De plus, nous exploitons les avancées récentes dans les plongements lexicaux (word embeddings) et la dégénérescence des graphes appliqués au traitement du langage naturel (NLP) pour prendre en compte les connaissances sémantiques externes, et pour concevoir des mesures personnalisées de diversité et d'information. Les expérimentations menées sur les corpus AMI et ICSI montrent que notre système surpassent l'état de l'art. Le code source et les données sont librement accessibles, et notre système peut être testé de manière interactive.